什么是决策引擎？(a decision engine?)

决策引擎是一种基于web的计算机应用程序，它试图通过多种方式之一帮助用户做出决策。一个常见的案例是在线购物，客户输入其对给定产品的优先级，决策引擎确定哪些特定品牌和型号最符合其偏好。决策引擎还可以跟踪用户的搜索结果，并使用收集到的数据提出建议。...

决策引擎是一种基于web的计算机应用程序，它试图通过多种方式之一帮助用户做出决策。一个常见的案例是在线购物，客户输入其对给定产品的优先级，决策引擎确定哪些特定品牌和型号最符合其偏好。决策引擎还可以跟踪用户的搜索结果，并使用收集到的数据提出建议。

决策引擎不应与搜索引擎混淆。搜索引擎是访问不同信息的集中位置。另一方面，决策引擎根据许多标准生成个性化的搜索结果。

传统的决策引擎模型不是用户可以运行搜索的基础，而是让其他搜索引擎将其主题作为搜索结果返回。例如，用户可以在搜索引擎中键入问题。此搜索的最热门结果之一是决策引擎上的相关主题。

一旦进入决策引擎，用户将看到一系列问题，称为决策树，旨在消除在找到最理想选项的道路上的选择。如果用户搜索手机，可能的问题会涉及价格、尺寸、运营商以及对扬声器、网络功能等选项的需求。根据对这些问题的回答，排名最高的答案最终会随附解释。

此决策引擎模型的主要缺点之一是，必须先创建主题，然后才能使用它们。与wiki方法类似，此类决策引擎需要用户参与，并依赖于社区开发来提高效率。依赖于人类输入的决策引擎也同样受制于人类的主观性和观点。

解决决策树中偏见的一个常见方法是启用社区投票。最好或最不主观的条目上升到顶部，而较差的条目则被掩埋。随着社区参与度的提高，投票撤销不良条目的可靠性也提高了，这使得拥有一个庞大而活跃的用户群变得更加重要。

更自动化的决策引擎模型被整合到流行的搜索引擎中，并基于使用累积的搜索数据来建议用户可能发现有用的结果。这些建议不是依靠人工输入，而是根据预先确定的公式动态生成的。用户可以通过告诉系统他们是否有用来改进结果。

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